Аннотация:Работа посвящена обзору метода калибровки бескарданных инерциальных навигационных систем (БИНС) различного класса точности в сборе на поворотных стендах, разработанного в лаборатории управления и навигации МГУ им. М.В. Ломоносова и применяемого на ряде отечественных предприятий. Возможность оценки основных параметров модели погрешностей инерциального измерительного блока обеспечивается главным образом за счёт вращений системы длительностью 10–40 минут преимущественно вокруг горизонтальной оси поворотного стенда, совмещённой последовательно с каждой из приборных осей инерциального блока. При подобном движении в вычисленным по показаниям инерциальных датчиков БИНС линейном ускорении и ориентации относительно Земли проявляются все основные систематические составляющие погрешностей инерциального блока. При этом эффекты от различных составляющих автоматически разделяются между собой и оцениваются количественно. Главными достоинствами метода являются: возможность калибровки на грубых одноосных стендах (не обеспечивающих высокой точности задания угловых положений, угловых скоростей, и не имеющих измерителей этих параметров); отсутствие жёстких требований к плану операций, их последовательности и параметрам движения; единый алгоритм обработки всей записи калибровочного эксперимента независимо от типа движения и углового положения; широкие возможности расширения модели уравнений ошибок, включение в них различных дополнительных параметров, существенных для систем различных типов и классов точности, а также инструментальных погрешностей стенда.
В статье методологически описан подход к постановке задачи оценивания в калибровке БИНС и перечисляются возможные варианты моделей инструментальных погрешностей и уравнений ошибок, исследованные и опробованные на практике к настоящему моменту.
Модели уравнений ошибок и измерений представляются в виде линейной динамической системы с измерениями, компонентами вектора состояния которой являются погрешности определения ориентации блока инерциальных датчиков, все искомые параметры модели погрешностей инерциальных датчиков, а также дополнительные неизвестные инструментальные погрешности. Для оценки вектора состояния используется оптимальный алгоритм (фильтр Калмана). Обусловленность в системе зависит от наличия и характера вращения блока, и в описанном выше эксперименте она имеется.
